| |
|
|
|
Registro Completo |
|
Biblioteca(s): |
Embrapa Unidades Centrais. |
|
Data corrente: |
19/11/2015 |
|
Data da última atualização: |
25/05/2017 |
|
Autoria: |
MIGUEL, E. P.; REZENDE, A. V.; LEAL, F. A.; MATRICARDI, E. A. T.; VALE, A. T. do; PEREIRA, R. S. |
|
Afiliação: |
EDER PEREIRA MIGUEL, UNB; ALBA VALÉRIA REZENDE, UNB; FABRICIO ASSIS LEAL, UNB; ERALDO APARECIDO TREONDOLI MATRICARDI, UNB; ANA TEIXEIRA DO VALE, UNB; REGINALDO SÉRGIO PEREIRA, UNB. |
|
Título: |
Redes neurais artificiais para a modelagem do volume de madeira e biomassa do cerradão com dados de satélites. |
|
Ano de publicação: |
2015 |
|
Fonte/Imprenta: |
Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 50, n. 9, p. 829-839, set. 2015. |
|
Idioma: |
Português |
|
Notas: |
Título em inglês: Artificial neural networks for modeling wood volume and aboveground biomass of tall Cerrado using satellite data. |
|
Conteúdo: |
O objetivo deste trabalho foi avaliar a eficácia da aplicação de modelos de análise de regressão e redes neurais artificiais (RNAs) na predição do volume de madeira e da biomassa acima do solo, da vegetação arbórea em área de cerradão. Volume de madeira e biomassa foram estimados com equações alométricas desenvolvidas para a área de estudo. Os índices de vegetação, como variáveis preditoras, foram estimados a partir de imagens do sensor LISS?III, e a área basal foi determinada por medições na floresta. A precisão das equações foi verificada pela correlação entre os valores estimados e observados (r), erro?padrão da estimativa (Syx) e gráfico residual. As equações de regressão para o volume de madeira total e do fuste (0,96 e 0,97 para r, e 11,92 e 9,72% para Syx, respectivamente) e para a biomassa (0,91 e 0,92 para r, e 22,73 e 16,80% para Syx, respectivamente) apresentaram bons ajustes. As redes neurais também apresentaram bom ajuste com o volume de madeira (0,99 e 0,99 para r, e 4,93 e 4,83% para Syx) e a biomassa (0,97 e 0,98 r, e 8,92 e 7,96% para Syx, respectivamente). A área basal e os índices de vegetação foram eficazes na estimativa do volume de madeira e biomassa para o cerradão. Os valores reais de volume de madeira e biomassa não diferiram estatisticamente dos valores estimados pelos modelos de regressão e redes neurais (?²ns); contudo, as RNAs são mais acuradas. |
|
Palavras-Chave: |
Índice de vegetação; Regressão. |
|
Thesagro: |
Inventário florestal; Produção; Sensoriamento remoto. |
|
Categoria do assunto: |
-- |
|
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/133483/1/Redes-neurais-artificiais.pdf
|
|
Marc: |
LEADER 02336naa a2200253 a 4500
001 2029017
005 2017-05-25
008 2015 bl uuuu u00u1 u #d
100 1 $aMIGUEL, E. P.
245 $aRedes neurais artificiais para a modelagem do volume de madeira e biomassa do cerradão com dados de satélites.
260 $c2015
500 $aTítulo em inglês: Artificial neural networks for modeling wood volume and aboveground biomass of tall Cerrado using satellite data.
520 $aO objetivo deste trabalho foi avaliar a eficácia da aplicação de modelos de análise de regressão e redes neurais artificiais (RNAs) na predição do volume de madeira e da biomassa acima do solo, da vegetação arbórea em área de cerradão. Volume de madeira e biomassa foram estimados com equações alométricas desenvolvidas para a área de estudo. Os índices de vegetação, como variáveis preditoras, foram estimados a partir de imagens do sensor LISS?III, e a área basal foi determinada por medições na floresta. A precisão das equações foi verificada pela correlação entre os valores estimados e observados (r), erro?padrão da estimativa (Syx) e gráfico residual. As equações de regressão para o volume de madeira total e do fuste (0,96 e 0,97 para r, e 11,92 e 9,72% para Syx, respectivamente) e para a biomassa (0,91 e 0,92 para r, e 22,73 e 16,80% para Syx, respectivamente) apresentaram bons ajustes. As redes neurais também apresentaram bom ajuste com o volume de madeira (0,99 e 0,99 para r, e 4,93 e 4,83% para Syx) e a biomassa (0,97 e 0,98 r, e 8,92 e 7,96% para Syx, respectivamente). A área basal e os índices de vegetação foram eficazes na estimativa do volume de madeira e biomassa para o cerradão. Os valores reais de volume de madeira e biomassa não diferiram estatisticamente dos valores estimados pelos modelos de regressão e redes neurais (?²ns); contudo, as RNAs são mais acuradas.
650 $aInventário florestal
650 $aProdução
650 $aSensoriamento remoto
653 $aÍndice de vegetação
653 $aRegressão
700 1 $aREZENDE, A. V.
700 1 $aLEAL, F. A.
700 1 $aMATRICARDI, E. A. T.
700 1 $aVALE, A. T. do
700 1 $aPEREIRA, R. S.
773 $tPesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF$gv. 50, n. 9, p. 829-839, set. 2015.
Download
Esconder MarcMostrar Marc Completo |
|
Registro original: |
Embrapa Unidades Centrais (AI-SEDE) |
|
|
Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
|
|
|
| Registros recuperados : 3 | |
| 2. |  | MIGUEL, E. P.; REZENDE, A. V.; LEAL, F. A.; MATRICARDI, E. A. T.; VALE, A. T. do; PEREIRA, R. S. Redes neurais artificiais para a modelagem do volume de madeira e biomassa do cerradão com dados de satélites. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 50, n. 9, p. 829-839, set. 2015. Título em inglês: Artificial neural networks for modeling wood volume and aboveground biomass of tall Cerrado using satellite data.| Biblioteca(s): Embrapa Unidades Centrais. |
|    |
| 3. | | LEAL, G. da S. A.; LEAL, F. A.; GOMES, H. T.; SOUZA, A. M. de; RIBEIRO, S. C.; PEREIRA, J. E. S. Structure and genetic diversity of natural populations of Guadua weberbaueri in the southwestern Amazon, Brazil. Journal of Forestry Research, v. 32, n. 2, p. 755-763, 2021. Na publicação: Jonny Everson Scherwinski?Pereira.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: B - 1 |
| Biblioteca(s): Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia. |
|  |
| Registros recuperados : 3 | |
|
| Nenhum registro encontrado para a expressão de busca informada. |
|
|
